(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像を処理するための自動化及びコンピュータ化した方法であって、以下のステップ即ち、
前記画像に対し一つのロバスト色計測に基いて空間−スペクトル情報を識別して、前記画像のタイプＣトークン領域を規定するステップであって、当該タイプＣトークン領域は照度によって変化する、ステップと、及び、
前記空間−スペクトル情報によって規定されたタイプＣトークン領域を用いて単一物質のタイプＢトークン領域を識別するステップであって、前記タイプＢトークン領域の各々を識別するために用いられた、予め選択したタイプＣトークン領域と、当該タイプＢトークン領域の各々とが対応しており、前記タイプＢトークン領域は、対応するタイプＣトークン領域を変える照度に依存することなく、画像の単一物質領域を表現し、前記画像の物質と照度の比を処理するために用いられる、ステップとを含む、方法。
【請求項２】
前記空間−スペクトル情報が、画像の連続するピクセルに関連する色情報を含んでいる、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記画像の連続するピクセルに関連する色情報が、連続するピクセル間のスペクトル的関係と、単一物質に関連したピクセルスペクトル特性の空間的範囲とを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
ＣＰＵと、画像ファイルを保存するメモリとを備えたコンピュータシステムにおいて、
前記ＣＰＵは、前記画像ファイルに描かれた画像に対し、一つのロバスト色計測に基いて空間−スペクトル情報を識別し、照度によって変化する前記画像のタイプＣトークン領域を規定するように、且つ、前記空間−スペクトル情報によって規定されたタイプＣトークン領域を用いて、単一物質タイプＢトークン領域を識別するように、配置且つ構成され、前記タイプＢトークン領域の各々を識別するために用いられた、予め選択したタイプＣトークン領域と、当該タイプＢトークン領域の各々とが対応しており、前記タイプＢトークン領域は、対応するタイプＣトークン領域を変える照度に依存することなく、画像の単一物質領域を表現し、前記画像の物質と照度の比を処理するために用いられる、システム。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
画像に関して精確且つ正しく処理を実行するためのコンピュータの使用における課題は、視覚世界で生じる物理的事象を事実のとおりに再現して表すアルゴリズムの改良である。例えば、一つの画像内で陰と対象物の縁との間を正しく且つ精確に区別するためのコンピュータの能力が、科学者にとってこれまで長い間の課題であった。対象物の縁検出への初期及び従来のアプローチは、画像内の輝度境界の解析を含んでいる。上記解析において、対象物によって生じた境界はシャープであるが、一方で陰によって生じた境界は、陰のペナンブラ効果のためにソフト又は段階的であると仮定している。このアプローチが、コンピュータによって精確に実行され得るアルゴリズムによって実現されるが、結果はしばしば不正確となる。実世界では、陰がシャープな境界を形成したり、逆に対象物の縁がソフトな境界を形成する多くの例がある。よって、陰と対象物の縁との認識において従来技術を用いる場合には、陰認識において間違った陽画及び間違った陰画への大きな可能性がある。つまり例えば、陰に似た対象物の縁は、それゆえにコンピュータによって陰と間違って認識され、又はシャープな陰境界は、対象物境界と間違って解釈されるのである。したがって、画像に関したコンピュータの処理、例えば画像の材料特性を識別するために用いられ得る、精確且つ正しい技術の改良への永続的な需要がある。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００２】
【非特許文献１】Randen, T.[Trygve], Hus▲o▼y, J.H. ［John H▲a▼kon］，Filtering for Texture Classification: A comparative Study, PAMI (21), No. 4, April 1999, pp. 291-310
【非特許文献２】P. Flezenszwalb and D. Huttenlocher, Distance Transforms of Sampled Functions, Cornell Computing and Information Science Technical Report TR2004-1963, September 2004
【非特許文献３】Abdi, H. (2007), Z-scores, in N.J. Salkind (Ed.), Encyclopedia of Measurement and Statistics, Thousand Oaks, CA: Sage
【非特許文献４】Peter J. Rousseeuw, Least Median of Squares Regression, Journal of the American Statistical Association, Vol. 79, No. 388 (Dec., 1984), pp. 871-880
【非特許文献５】Zvi Galil and Giuseppe F. Italiano. Data structures and algorithms for disjoint set union problems, ACM Computing Surveys, Volume 23, Issue 3 (September 1991), pages 319-344
【非特許文献６】M.A. Fischler, R.C. Bolles. Random Sample Consensus: A Paradigm for Model Fitting with Applications to Image Analysis and Automated Cartography. Comm. Of the ACM, Vol 24, pp 381-395, 1981
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
本発明は、画像内に示された場面内の一つの物に相当する画像の領域を、精確且つ正しく識別する画像技術を備えた、方法とシステムをもたらすのである。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本発明の第１の実施例では、自動化した、情報化（コンピュータ化）した方法が画像を処理するためにもたらされる。本発明の特徴構成によると、上記方法は、画像内のトークン領域を識別する工程（ステップ）であって、各トークン領域は、類似の色及び強度の画像領域を結合した画像領域を含んでいる、工程と、画像の対象物（物質、物）と照度の比を処理することにおいて用いられる一つの対象物のトークン領域を生じるために、識別されたトークン領域を使用する工程とを含んでいる。
【０００５】
本発明の第２の実施例では、自動化した、情報化した方法が画像を処理するためにもたらされる。本発明の特徴構成によると、上記方法は、画像に対する空間−スペクトル（単色放射）情報を識別する工程と、画像の対象物と照度の比を処理することにおいて用いられる一つの対象物のトークン領域を識別するために、上記空間−スペクトル情報を使用する工程とを含んでいる。
【０００６】
本発明の第３の実施例では、コンピュータシステムがもたらされる。上記コンピュータシステムは、CPUと、画像ファイルを保存するメモリとを備えて構成される。本発明の特徴構成にしたがい、上記CPUは、画像ファイル内に表示された画像内のトークン領域を識別するようにルーチンを実行するように、その際各トークン領域は、類似の色、及び強度の画像領域の結合された画像を備えるように、及び、画像の対象物と照度の比を処理することにおいて用いられる一つの対象物のトークン領域を生じるために上記識別されたトークン領域を使用するように、配置され且つ構成される。
【０００７】
本発明の第４の実施例では、コンピュータシステムがもたらされる。上記コンピュータシステムは、CPUと、画像ファイルを保存するメモリとを備えて構成される。本発明の特徴構成にしたがい、上記CPUは、画像ファイル内に表示された画像のために空間−スペクトル情報を識別するためのルーチンを実行するように、且つ、画像の対象物と照度の比を処理することにおいて用いられる一つの対象物のトークン領域を識別するために上記空間−スペクトル情報を使用するように、配置され且つ構成される。
【０００８】
本発明の更なる実施例では、上記方法を実行するために構成された（例えばプログラムされた）一つ以上のコンピュータを有する、コンピュータシステムがもたらされる。本発明の他の実施例にしたがうと、コンピュータ読み取り可能な媒体が備えられ、そこに保存されるものは、上記実施例を実行するために（複数の）コンピュータを制御する、コンピュータ実行可能な処理工程である。自動化され、情報化された方法は、デジタルコンピュータ、アナログコンピュータ、光学センサ、状態機械、シーケンサ、又は本発明の方法工程を実施するよう設計され得る乃至プログラムされ得るいかなる機械装置又は装置によっても実施され得る。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】画像に関連した処理を実施するように配置され且つ構成されたコンピュータシステムのブロック図である。
【図２】図１のコンピュータシステム内に保存された、一画像に対するｎ×ｍピクセル配列画像ファイルの図である。
【図３ａ】本発明の特徴構成にしたがい、図２の画像ファイル内のタイプＣトークン領域を識別するためのフローチャートである。
【図３ｂ】タイプＣトークンの識別における一例として用いられた、オリジナル画像の図である。
【図３ｃ】図３ｂの画像内におけるタイプＣトークン領域の図である。
【図３ｄ】本発明の特徴構成にしたがい、図３ｃのタイプＣトークンから生じたタイプＢトークンの図である。
【図４】本発明の特徴構成にしたがい、図３ａのフローチャートのルーチンによって識別された、タイプＣトークンをテストするルーチンのフローチャートである。
【図５】本発明の特徴構成にしたがい、任意境界除去技術によってタイプＢトークンを構築するためのフローチャートである。
【図６】本発明の特徴構成にしたがい、トークングラフを創り出すためのフローチャートである。
【図７】本発明の特徴構成にしたがい、隣接平面トークン併合技術によってタイプＢトークンを構築するためのフローチャートである。
【図８】本発明の特徴構成にしたがい、局所的トークン解析技術によってタイプＣトークンを生じるためのフローチャートである。
【図９】本発明の特徴構成にしたがい、図８の局所的トークン解析技術によって生じたタイプＣトークンから、タイプＢトークンを構築するためのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
最初に図１を参照すると、画像に関連した処理を実施するために配置され且つ構成されたコンピュータシステム１０のブロック図がある。ＣＰＵ１２が、例えばデジタルカメラ１４のような機械装置と、例えばＵＳＢポートを介して結合される。デジタルカメラ１４は、カメラ１４上に局所的に保存された画像をＣＰＵ１２にダウンロード処理する。ＣＰＵ１２は、ダウンロードされた画像を画像ファイル１８としてメモリ１６内に保存する。画像ファイル１８には、モニタ２０上に表示するために、又はプリンタ２２上でプリントアウトするために、ＣＰＵ１２がアクセスすることが可能である。
【００１１】
代わりに、ＣＰＵ１２は、例えばデジタルカメラ１４又はロボットのような機械装置内に埋め込まれたマイクロプロセッサとして備えられ得る。ＣＰＵ１２は、例えば使用者によるロボット操作又は対話式操作と組み合わせて、画像に関連するリアルタイム操作のためのリアルタイム操作システムに装備することも可能である。
【００１２】
図２中に示したように、各画像ファイル１８はｎ×ｍピクセル配列を有している。各ピクセルｐは、全画像の個別部分に相当するピクチャー要素である。全ピクセルが一緒になって、画像ファイル１８で表される画像を定義する。各ピクセルは、１セットの色バンド、例えばピクチャー要素の赤、緑、及び青色要素（ＲＧＢ）に相当するデジタル値を備える。本発明は、各バンドが電磁スペクトルの一部に相当するところのいかなる多重バンド画像にも適用可能である。ピクセル配列はそれぞれ、ピクセルｐ（１，１）で始まりピクセルｐ（ｎ，ｍ）で終わるｎ行ｍ列を有する。画像を表示又は印刷する場合、この場合おそらく、一般的に知られているように、画像ファイル１８内におけるピクセルのデジタル値の関数として、ＣＰＵ１２は、対応する画像ファイル１８をメモリ１６から引き出して、モニタ２０又はプリンタ２２を作動する。
【００１３】
画像処理においてＣＰＵ１２は、例えば画像ファイル１８内に保存された場面内に表示された一つの対象物に相当する画像の領域を識別するような、様々な目的を達成するために、保存された画像ファイル１８のピクセルの様々なＲＧＢ値の解析処理をする。本発明の根本的発見の基礎を成す基本的知見は、一つの画像が二つの構成要素、即ち対象物と照度からなるということである。画像中のあらゆる変化は、これら構成要素の一つ又はもう一つによって生じるのである。これら構成要素のうち一つ、例えば対象物を検出するための方法は、物質又は対象物の幾何学的形状、例えば対象物縁を、光境界及び影境界から区別するための機能をもたらすのである。
【００１４】
本発明にしたがうと、一つのトークンとは一つの画像の領域と結合した領域であって、そこにおいて領域のピクセルは、例えば対象物と照度の識別のような、画像特徴及び画像特性の識別に関連するようにして互いに関連付けられている。トークンのピクセルは、例えばピクセル間における色の密接な相関のような同次係数（homogeneous factors）か、又は例えば、一般的にテクスチャと解釈される、ＲＧＢ空間のような色空間内における幾何学的に関連した色値の差異のような非同次係数（inhomogeneous factors）の観点から関連付けられ得る。本発明の例示的実施形態は、画像ファイルの改良した処理のために、様々なタイプの均質（同次）な又は不均質（非同次）なトークンを識別するための方法とシステムをもたらす。本発明は、トークン領域を識別するために、画像ファイル１８内に表示された、画像の連続するピクセルに関する空間−スペクトル情報を用いる。空間−スペクトル情報は、連続するピクセル間のスペクトル的関係、色バンドの観点から例えばピクセルのＲＧＢ値と、一つの対象物に関連したピクセルスペクトル特性の空間的範囲とを含む。
【００１５】
本発明の例示的実施形態にしたがうと、トークンは各々タイプＡトークン、タイプＢトークン、又はタイプＣトークンのいずれかに分類される。タイプＡトークンは、場面内の一つの対象物を取り巻く最大可能な領域を表す連続するピクセルを有する、結合された画像領域である。タイプＢトークンは、場面内の一つの対象物を取り巻く画像の領域を表す連続するピクセルを有する、結合された画像領域であるが、上記対象物に相当する最大領域である必要はない。タイプＣトークンは、トークンの連続するピクセル間の類似な画像特性の、結合された画像領域を有しており、上記類似とは、画像を記録するために用いられた画像システムに対するノイズモデルによって規定される。
【００１６】
次に図３ａを参照すると、本発明の特徴構成にしたがい、図２の画像ファイル１８内に表示された場面内のタイプＣトークン領域を識別するためのフローチャートが示されていいる。タイプＣトークンは、図３ａの工程を用いることによって画像内において迅速に識別され得、次にタイプＢトークンを構築するために解析されて処理される。
【００１７】
図３ａのルーチン実行の前に、ＣＰＵ１２は、対象画像ファイル１８内に表示された画像を遮蔽するために処理することが可能である。フィルタ（遮蔽）は、例えばテクスチャ材料によって生じた反射の差異パターンを、テクスチャ領域のスペクトル及び空間特性を捕らえる均一な表示に変換するための、テクスチャフィルタを有しても良い。テクスチャ画像内におけるトークンの識別は困難かもしれない。テクスチャ画像は、例えば特性を定義するものとして明白である、一つ以上の反射関数（reflectance function）を備えた対象物を含んでいる。例えば特性を定義するものは、画像のテクスチャ領域内のいずれかから選択されたいかなるパッチ内又は領域内の或る色分布をテクスチャが表示するような、テクスチャ内での色のパターンであり得る。
【００１８】
他のテクスチャは、ストライプ、又はスポットのような幾何学的特性によって定義され得る。ＣＰＵ１２は、例えばローズフィルタバンク（Laws filter bank）、ウェーブレット（wavelets）又はテキストン（textons）（非特許文献１参照）のような、いかなる公知の方法を履行するソフトウェアモジュールを実行する、又は各ピクセルを取り囲む局所領域をヒストグラムに転換することが可能である。用いられるいかなる方法も、N色バンドの各ピクセル値を、例えば１１×１１ピクセル配置の、ピクセルを取り囲む局所領域に適用された一つ以上の関数の出力を表すＴ値のベクトルに変換するだろう。
【００１９】
例えば、各ピクセルに対するヒストグラム表示が、以下のアルゴリズムを用いることによって作り出され得る：
Ｎ−バンド（例えば、ＲＧＢ）入力色画像内の全ピクセルｐをループする；
Ａ）各色バンドに対して、Ｎ８−ビン（bin）ヒストグラムをゼロ、１に初期化する、
Ｂ）ｐ（例えば、１１×１１ピクセルボックス）の近傍内の各ピクセルｑに対し、
（ｉ）ｑのＮ色値Ｃｎの各々に対し；
（ａ）ｎ番目のヒストグラムの、適切なビン（bins）をインクリメント（増加）する；
（ｂ）補間を用いる、それによって色値に最も近い二つのビン（bins）が比例してインクリメントされる；
（ｉｉ）Ｎ８−ビン（bin）ヒストグラム値を共に連結して、一つの８×Ｎ要素ベクトルにする；
（ｉｉｉ）８×Ｎ要素ベクトルを、出力画像内の対応するピクセルｐに割り当てる。
【００２０】
一組の色バンドから一組のフィルタ出力へ変換後、画像は、タイプＣトークンの識別に対して、オリジナル色バンド画像として厳密に処理される。
【００２１】
多くの例において、大抵の画像は均一に着色した対象物を含み得るような、入力画像の部分上でのみ、テクスチャフィルタが必要とされてもよい。したがってテクスチャフィルタの使用前に、均一色の領域を識別し且つ遮蔽することは有用である。テクスチャフィルタは次に、テクスチャ対象物が現れるであろうところの領域にのみ用いられる。テクスチャ領域を識別するためのアルゴリズムの一例は以下のとおりである：
【００２２】
１）Ｎ−バンド色値（例えば、ＲＧＢ）上でタイプＣトークン化を実行し、領域マップ内の各ピクセルが、トークンが所属するトークンＩＤを有するところの領域マップＲに結果としてなる、トークンを保存する。
【００２３】
２）領域マップＲ（例えば、各ピクセルＰ＿ｉｊは、Ｐ＿ｉｊを取り囲む７×７ボックスの中間値トークンＩＤによって置き換えられる）上の中間値フィルタを実行する。結果をＲ−ｍｅｄｉａｎに保存する。
【００２４】
３）オリジナル画像上でフィルタを実行し、各色バンドに対して、各ピクセルを取り囲むボックス内のピクセル（例えば７×７）の標準偏差を計算する。結果をＳに入れる。
【００２５】
４）Ｓ内の各ピクセルに対し、各色バンドに対して計算した標準偏差を、推定したノイズモデル値で割る。ノイズモデルの一例が、Sn=A*maxValue + B*pixelValueであって、maxValueは最大可能な色バンド値、pixelValueは特定のバンドの強度、及びAとBは画像システムに対して実験的に決定した定数（例えば、A=0.001、及びB=0.06が典型的である）である。この工程は、標準偏差を、各色バンドに対して規格化した偏差に変換する。結果をＳｎに保存する。
【００２６】
５）Ｓｎ内の各ピクセルに対し、全Ｎ色バンドに対する規格化した偏差の二乗を合計し、結果の平方根をとって、偏差値Ｄ＿ｉｊを創り出すためにバンド数Ｎによって割る。結果として得られる偏差値Ｄ＿ｉｊを閾値（例えば、１．０）と比較し、閾値よりも高い偏差値を有するいかなるピクセルにも１を割り当てる、そうでなければピクセルに０を割り当てる。結果を、テクスチャマスク画像Ｔに保存する。
【００２７】
６）Ｔ内の各ピクセルに対し、テクスチャマスク値Ｔ＿ｉｊ＝１であり、且つ中間値領域マップＲ−ｍｅｄｉａｎ＿ｉｊ内で与えられたＩＤを有するトークン領域のシードサイズが閾値（例えば、＜４）よりも低ければ、ピクセルをテクスチャピクセルと標識する。そうでなければ、それを均一ピクセルと標識する。結果をテクスチャマスクＴｍａｓｋに保存する。
【００２８】
上記アルゴリズムの出力は、オリジナル画像のサイズであるマスク、つまりテクスチャマスク（Ｔｍａｓｋ）である。１の値を有するＴｍａｓｋのピクセルは、テクスチャ対象物に相応する画像領域の部分として処理されるべきであり、且つ０の値を有するピクセルは、均一色で作られた対象物に相応する画像領域の部分として処理されるべきである。
【００２９】
一次の、一定で均一なタイプＣトークンは、画像の、連続するピクセル間において一つのロバスト色計測を含んでいる。識別ルーチンのスタートで、ＣＰＵ１２はメモリ内に領域マップをセットアップする。ステップ（工程）１００では、ＣＰＵ１２は領域マップを消去し、初期には１と設定される領域ＩＤを割り当てる。ピクセル数に相当するルーチンの反復がｉ＝０において設定され、トークンを決定するためのシードとして用いられる、Ｎ×Ｎピクセル配列に対する数が、初期値、Ｎ＝Ｎｓｔａｒｔと設定される。Ｎｓｔａｒｔは、いかなる整数＞０であってよいが、例えば１１又は１５ピクセルで設定され得る。
【００３０】
ステップ１０２でシードテストが開始する。ＣＰＵ１２は、初期ピクセル、ｉ＝（１，１）例えば（図２参照）、画像ファイル１８の第１Ｎ×Ｎサンプルの左上角にあるピクセルを選択する。ピクセルは次に、選択したピクセルが良好なシードの部分であるかどうか判定するために、決定ブロック１０４内でテストされる。上記テストは、例えばＮ×Ｎ配列の、シードとしての予め選択された数のその近傍ピクセルの色値に対する、選択されたピクセルの色値の比較を含むことが可能である。色値比較は、上記したように画像が遮蔽された場合には、ピクセルの、又はピクセルのフィルタ出力表示の、多重色バンド値（我々の例ではＲＧＢ）に対するものであってもよい。比較が、シード内のピクセルに対して概ね等しい値（記録装置のノイズレベル内である）という結果にならない場合には、ＣＰＵ１２は、値ｉ（ステップ１０６）、例えばｉ＝（１，２）を次のＮ×Ｎシードサンプルに対してインクリメントし、次にｉ＝ｉｍａｘ（決定ブロック１０８）かどうか判定するためにテストする。
【００３１】
ピクセル値がｉｍａｘにある場合、結果を改善するようシードサイズを減じる決定をするために閾値として選択された値、シードサイズＮは、例えばＮ＝１５からＮ＝１２に減じられる（ステップ１１０）。本発明の例示的実施形態では、ｉｍａｘはｉ＝（ｎ，ｍ）に設定され得る。このようにして図３ａのルーチンは、値Ｎを減じるためにルーチンを繰り返す前に、Ｎの初期値において全画像を構文解析（パース、parse）するのである。
【００３２】
シードサイズの減少後、ルーチンはステップ１０２に戻って、トークンシードに対するテストを続ける。Ｎｓｔｏｐ値（例えば、Ｎ＝２）も、解析が完了したかどうか判定するために、ステップ１１０でチェックされる。Ｎの値がＮｓｔｏｐにある場合、ＣＰＵ１２は、画像ピクセル配列の調査を完了して、ルーチンから出る。
【００３３】
ｉの値がｉｍａｘよりも小さく、且つＮがＮｓｔｏｐよりも大きい場合には、ルーチンはステップ１０２に戻って、トークンシードに対するテストを継続する。
【００３４】
良好なシード（概ね等しいピクセル値を有するＮ×Ｎ配列）が発見された場合（ブロック１０４）、トークンがシードから発生する。ステップ１１２では、ＣＰＵ１２は、ピクセルをシードから待ち行列上へ置く。待ち行列内の全てのピクセルは、領域マップ内の現在の領域ＩＤによって標識される。次にＣＰＵ１２は、待ち行列が空かどうかを調べる（決定ブロック１１４）。待ち行列が空でなければ、ルーチンはステップ１１６へ進む。
【００３５】
ステップ１１６では、ＣＰＵ１２は最前部ピクセルを待ち行列から出して、ステップ１１８に進む。ステップ１１８では、ＣＰＵ１２は、対象となるピクセルを取り囲む「良好な」近傍を、つまり対象となるピクセルとほぼ等しい色値にある近傍を、現在の領域ＩＤで標識する。標識付けされた全ての良好な近傍は、領域マップ内に置かれ、且つ待ち行列上へ置かれる。ＣＰＵ１２は次に、決定ブロック１１４に戻る。ステップ１１４、１１６、１１８のルーチンは、待ち行列が空になるまで繰り返される。その時、現在の領域内のトークンを形成しているピクセルの全てが識別され、且つタイプＣトークンとして領域マップ内で標識されるのである。
【００３６】
待ち行列が空の場合、ＣＰＵ１２はステップ１２０へ進む。ステップ１２０において、ＣＰＵ１２は、次のトークンの識別に使うための領域ＩＤをインクリメントする。ＣＰＵ１２は次に、新しい現在のトークン領域に関してルーチンを繰り返すために、ステップ１０６に戻る。
【００３７】
Ｎ＝Ｎｓｔｏｐに、つまり図３ａのフローチャートのステップ１１０に到着すると、又は画像と一致する領域マップが完了すると、ルーチンはトークン構築タスクを完了するだろう。図３ｂは、トークンの識別における一例として用いられたオリジナル画像である。上記画像は、ブルー（青）の色領域と、影内のブルーの領域と、及びティールの色領域と、影内のティールの領域とを表す。図３ｃは、例えば図３ｂの画像に対して図３ａのルーチンの実施によって識別されたような（タイプＣトークン）領域マップに相応するトークン領域を表す。画像の、フルカラーのブルー及びティールの領域と、着色した陰の領域との間の境界域を含み、図３ｂの画像で作られたトークンを表示するために、トークン領域はカラーコード化される。
【００３８】
各タイプＣトークンが、画像の連続するピクセル間において一つのロバスト色計測を有する画像の領域からなる一方で、トークンが対象物の境界を越えて発生してもよい。典型的には、しばしば影境界上に置かれたネック領域を介して一つのタイプＣトークン内で、又は類似な色調を有するが異なる強度を備えた異なる対象物を渡る様々な照度（光）を有する領域内で、異なる対象物が共に結合される。ネックピクセルは、隣り合うピクセルの特性を審査することによって識別することが可能である。一つのピクセルが、相応するトークン内に存在しない向かい合った側に二つの連続するピクセルと、相応するトークン内に存在する向かい合った側の二つの連続するピクセルとを有する場合、上記一つのピクセルはネックピクセルとして定義される。
【００３９】
図４は、タイプＣトークンに対するネックテスト用フローチャートを示している。ステップ１２２では、ＣＰＵ１２は、審査下のピクセルがネックを形成するか否か決定するために、識別されたトークンの各ピクセルを審査する。図４のルーチンは、図３ａのルーチンの実施中に特定のトークンが識別された後に、サブルーチンとしてすぐに実行することが可能である。ネックとして識別された全てのピクセルは、「発生不能」として標識される。決定ブロック１２４では、ＣＰＵ１２はピクセルが標識されたかどうかを判定する。
【００４０】
「いいえ」ならば、ＣＰＵ１２は図４のルーチンを出て、図３ａのルーチンに戻る（ステップ１２６）。
【００４１】
「はい」ならば、ＣＰＵ１２はステップ１２８に進んで、現在のトークンのうち標識されていないピクセルの間から選択されたシード位置から、図３ａのルーチンにしたがって、シードサイズと領域ＩＤに対する数値を変更することなく、トークンを再発生するように作動する。再発生処理中に、ＣＰＵ１２は発生不能として予め標識されたいかなるピクセルをも含んでいない。トークンが再発生した後、予め標識されたピクセルは標識が外され、それによって他のトークンがその中に発生し得る。
【００４２】
予め標識されたピクセル無しでのトークンの再発生に続いて、ＣＰＵ１２は、新たに再発生したトークンをテストするためにステップ１２２に戻る。
【００４３】
ネックテストは、対象物境界を越えているタイプＣトークンを識別し、且つタイプＢトークン創出において用いるのに適した一つの対象物のタイプＣトークンをもたらすように、識別されたトークンを再発生させるのである。図３ｄは、本発明の特徴構成にしたがい、図３ｃのタイプＣトークンから発生したタイプＢトークンを示す。本発明は、タイプＣトークンからタイプＢトークンを構築するための、ピクセル特性解析の、幾つかの例示的な技術をもたらしている。一つの例示的技術は、任意境界除去を有している。上記任意境界除去技術は、タイプＣトークンがピクセルのＮ色バンド値（われわれの実施例ではＲＧＢ）を用いることによって発生したか、又は画像が遮蔽された場合にはピクセルのフィルタ出力表示を用いることによって発生したならば、タイプＣトークンに用いることが可能である。いかなる特定のタイプＣトークンの、実際の境界は、トークンを発生するために用いられたシード位置の関数となり、及びそれによってある程度任意となる。典型的には、各特定のトークンに対して多くのポテンシャルシード位置が存在し、その際各ポテンシャルシード位置は、僅かに異なる境界と空間的広がりとを有するトークンを発生する、というのは、記録装置のノイズ範囲内において様々なシードのピクセルの色値間における差のためである。
【００４４】
図５は、本発明の特徴構成にしたがい、任意境界除去技術によってタイプＢトークンを構築するためのフローチャートである。ステップ２００では、ＣＰＵ１２には、図３ａのルーチンを介してシードサイズ（Ｓ）によって、さらに図４のルーチンを介してネック除去によって生じた一組のタイプＣトークン（Ｔｃ）がもたらされる。シードサイズはＳ＝Ｓｍａｘ、例えばＳ＝４ピクセルである。ステップ２０２では、各タイプＣトークンと組Ｔｃ内のｔｃに対し、ＣＰＵ１２は、多くの数（例えば５０）のポテンシャルシードｓ１からｓｎを選択する。われわれの例では、各選択されたシードは、トークン領域内からの４×４ピクセル配列となるであろう、その際上記配列のピクセルは、概ね等しい値からなる（記録装置のノイズレベル内）。
【００４５】
ステップ２０４では、ＣＰＵ１２は、図３ａ及び図４のルーチンを使用することによって、各シード位置である、組Ｔｃ内の各トークンｔｃのｓ１からｓｎ、から、新しいタイプＣトークンを発生する。各トークンｔｃに対して新しく発生したトークンは、トークンｒｃ１からｒｃｎと呼ばれる。各トークンｔｃに対して新しく発生したトークンｒｃ１からｒｃｎは一般的に、オリジナルのタイプＣトークンｔｃと、ならびに互いに重なり合う。
【００４６】
ステップ２０６では、ＣＰＵ１２は、各トークンｔｃの、新しく発生したトークンｒｃ１からｒｃｎをそれぞれ併合するために作動する。その結果生じるものは、組Ｔｃ内の各オリジナルのトークンｔｃに相当する新しいトークンＲｔである。各新しいトークンＲｔは、相応するオリジナルトークンｔｃから発生した、各重なり合うトークンｒｃ１からｒｃｎの全範囲を含んでいる。各併合された新しいトークンＲｔを含む、領域の融合は各々、上記組のオリジナルのタイプＣトークンよりも、より広範囲なトークンである。結果として得られる併合された新しいトークンＲｔは、結果として画像ファイル１８の領域となり、各トークンＲｔのピクセル間の変化はオリジナルのタイプＣトークンよりも遥かに広い範囲となるが、連続するピクセル間の変化の幅は比較的スムースである。Ｒｔは、本発明の特徴構成にしたがい任意境界除去技術の第１段階（ステップ２００〜２０６）によって発生するトークンを表示するために、タイプＢトークンの限定した形態である、タイプＢａｂ１として定義される。
【００４７】
ステップ２０８では、ＣＰＵ１２は、ステップ２０２〜２０６においてトークンＴｃの組から発生したタイプＢａｂ１トークンの各々を保存して、ステップ２１０に進む。ステップ２０２〜２０６の実行によって発生したタイプＢａｂ１トークンは著しく重なる。ステップ２１０では、ＣＰＵ１２は、ステップ２０８で保存されたＲｔトークンを併合するように作動し、それら各々のサイズの或る割合だけ互いに重なる。例えば３０％重なりが、もしあるとすれば、異なる対象物を含む領域を組み合わせるわずかな偽陽性併合をもたらすには十分である。併合した新しいトークンの組も、例えば３０％未満の重なりを有する前もって重なっているトークンのような、重なっているトークンを依然として有していてもよい。全ての併合が完了した後、ＣＰＵ１２はステップ２１２に進む。
【００４８】
ステップ２１２では、ＣＰＵ１２は、一つ以上のトークン内（つまり、二つ以上のトークンが重なり合っている部分内）にある全てのトークンを識別する。識別された各ピクセルは、画像の最大領域を占めているトークンに割り当てられる。このようにして、全ての重なっているトークンは、全ての重なりを除去するように修正される。
【００４９】
ステップ２１４では、ＣＰＵ１２は、今やタイプＢａｂ２トークンと呼ばれる、併合され且つ修正された最終的なトークンの組を保存して、次にルーチンを出る。上記したようにタイプＢａｂ２トークンは、タイプＣトークンがピクセルのＮ色バンド値（われわれの例ではＲＧＢ）を用いることによって、又は画像が遮蔽される場合にはピクセルのフィルタ出力表示を用いることによって生じるならば、タイプＣトークンから発生する。
【００５０】
タイプＢトークンを創り出すためにタイプＣトークンを使用するための、本発明にしたがう第２の例示的な技術は、隣接平面トークン併合である。隣接平面トークン併合は、画像が同じ色の領域を表示している場合、つまり画像の非テクスチャ領域に対して、実行することが可能である。初期には、互いに近いトークンを識別するためにトークングラフが用いられる。図６は、本発明にしたがってトークングラフを創り出すためのフローチャートを表している。図３ａ及び図４のルーチンを実行することによって発生した、タイプＣトークンの組Ｔｃ内の各トークンｔｃは、組Ｔｃの隣り合う（隣接）トークン対を定義するトークンｔｃ、ｔｎ間の最大距離Ｄｍａｘと、隣り合うトークン対の各トークン内におけるトークンペリメーターピクセルの最少数Ｐｍｉｎと、及びＤｍａｘ内となるように要求される、隣り合うトークン対の各トークンの、ペリメーターピクセルの最小部分Ｆｍｉｎとに関して評価される。
【００５１】
ステップ３００では、ＣＰＵ１２は、タイプＣトークンの組Ｔｃ内のタイプＣトークンｔｃを選択し、且つトークンのペリメーターを形成している、選択したトークンｔｃのピクセルを識別する。決定ブロック３０２では、ＣＰＵ１２は、ペリメーターピクセルの数がＰｍｉｎより小さい、例えば１０ピクセルであるかどうかを判定する。
【００５２】
「はい」ならば、ＣＰＵ１２は、タイプＣトークンの組Ｔｃ内にトークンｔｃが残っていないかどうか判定するために、決定ブロック３０４へ進む。「はい」ならば、ＣＰＵ１２はステップ３００に戻り、「いいえ」ならば、ＣＰＵ１２はルーチン３０６を出る。
【００５３】
「いいえ」ならば、ＣＰＵ１２はステップ３０８へ進む。ステップ３０８では、ＣＰＵ１２は、選択したトークンｔｃを取り囲むためのマスクとして用いられる、バウンディングボックスを生じる。バウンディングボックスは、全ての方向において選択したトークンｔｃよりも大きい少なくともＤｍａｘとなるような寸法に作られる。公知の距離変換（例えば、非特許文献２に記載されたように）が、選択したトークンｔｃの各ペリメーターピクセルから、取り囲んでいるバウンディングボックス内の全ピクセルまでの距離を見つけ出すために実行される。距離変換の結果は、バウンディングボックスと各々同じサイズの二つのマップである、距離マップと最近接ピクセルマップとを含んでいる。距離マップは、バウンディングボックスの各ピクセルから、選択したトークンｔｃの最も近いペリメーターピクセルまでのユークリッド距離を含む。最近接ピクセルマップは、距離マップ内の各ピクセルに対し、どちらのペリメーターピクセルがそれに最も近いかということを識別する。
【００５４】
ステップ３１０では、ＣＰＵ１２は、バウンディングボックスのピクセルに相応するトークンを識別する（図３ａのルーチンによって発生した領域マップから）ため、及び、バウンディングボックス内のピクセルによって表された全トークンの間から、距離Ｄｍａｘ内においてＮｃｎのピクセルを有するトークンであって、ＮｃｎはＰｍｉｎよりも大きく且つＦｍｉｎ*各トークンのペリメーターピクセルよりも大きく、各トークンとｔｃとの間の平均距離が、バウンディングボックス内のピクセルに相応するトークンのうち最低であるようなトークンを識別するために、ステップ３０８で生じた距離マップをスキャンする。これらの条件が満たされれば、各トークンは、実行可能なトークン対ｔｃ、ｔｎのｔｎと呼ばれ、リンクＬｃｎは稼動中と標識される。
【００５５】
ステップ３１２では、ＣＰＵ１２は、逆リンク（reciprocal link）Ｌｃｎも稼動中かどうか判定するためにチェックをし、稼動中と識別している場合には、ＣＰＵ１２は、トークン対ｔｃ、ｔｎが隣り合うトークン対であるという表示を標識して、トークングラフ内に保存する。逆リンクは、本評価においてｔｎと表示されたトークンの、評価中のリンク状態を意味する。依然として当該トークンを評価しなければならない場合には、リンクＬｃｎが次のトークンｔｎ評価において稼動中と確かめられるまでは、当該対は隣り合ったトークン対と表示されることはない。次にＣＰＵ１２は、組Ｔｃ内に更なるトークンがあるかどうか判定するために、決定ブロック３０４に戻る。
【００５６】
トークングラフが完成した状態では、ＣＰＵ１２は、図７のルーチンの実行において、当該グラフに保存されたトークン対情報を用いる。図７は、本発明の特徴構成にしたがい、隣接平面トークン併合技術によってタイプＢトークンを構築するためのフローチャートを表している。隣接平面トークン併合技術では、トークンの複数対は、当該対のトークン間における２次元計測で、色値においてスムースでコヒーレントな変化があるかどうかを判定するために審査される。色変化は、各色チャンネルの平面表示に関して、例えば本発明の例示的実施形態にしたがうとピクセルのＲＧＢ構成要素に関して審査される。スムース変化とは、二つの隣り合うトークンのピクセル値に対して、一組の面（一つの色構成要素辺り、一つの面）が良好に一致している場合の条件として定義される。要約すれば、２次元の感覚において色変化が概ね平面（平ら）であれば、隣り合うトークンは同一対象物及びタイプＢトークンと考慮される。
【００５７】
ステップ３２０では、ＣＰＵ１２はトークングラフからトークン対ｔｃ、ｔｎを選択する。決定ブロック３２２では、ＣＰＵ１２は、トークンｔｃ内の中間色（mean color）が、トークンｔｃ内の中間色と著しく違っているかどうかを判定する。差は、ｚ−スコアの関数であってもよく、公知の統計学的計測（例えば、非特許文献３参照）では、例えばｚ−スコアは３．０よりも大きい。
【００５８】
トークン対の中間色が異なる場合には、ＣＰＵ１２は、トークングラフ内に補足的なトークン対があるか無いか判定するために、決定ブロック３２４へ進む。「はい」ならば、ＣＰＵ１２はステップ３２０に戻る。「いいえ」ならば、ＣＰＵ１２はルーチンを出る（ステップ３２６）。
【００５９】
中間色がｚ−スコアパラメータ内にある場合には、ＣＰＵ１２はステップ３２８へ進む。ステップ３２８では、ＣＰＵ１２は、一つの面を、トークン対ｔｃ、ｔｎのピクセルの、各色チャンネル（われわれの例ではＲＧＢ）に適合（フィット）するために、行ｎ及び列ｍの関数（図２参照）として、例えば最小二乗メジアン法（least median of squares regression）のような数学的操作（例えば非特許文献４参照）を実行する、面は次の式によって定義される：
R=XRn+YRn+ZR  G=XGn+YGm+ZG  B=XBn+YBm+ZB
ここで、パラメータ値X,Y及びZは、ＣＰＵ１２の最小二乗メジアン法実行によって決定される。
【００６０】
面適合操作が完了した状態で、ＣＰＵ１２はステップ３３０へ進む。ステップ３３０では、ＣＰＵ１２は、トークンの各ピクセルと、最小二乗メジアン法実行の式によって表示された平面適合との間のｚ−スコアを計算するために、トークン対ｔｃ、ｔｎの各トークンの各ピクセルを審査する。上記対の各トークンの、ピクセルの少なくとも閾値割合（例えば、８０％）が、最大ｚ−スコア内（例えば０．７５）に存在する場合には、次に隣り合うトークン対は、画像内で同一対象物を示すものとして、トークングラフ内で標識される。ステップ３３０が完了した後、ＣＰＵ１２は決定ブロック３２４に戻る。
【００６１】
図７のルーチンを出た状態で、ＣＰＵ１２は同一対象物を表示している全てのトークン対に対して、トークングラフを審査する。ＣＰＵ１２は、例えばユニオンファインドアルゴリズム（union find algorithm）の実行によって、審査を成し遂げることができる。（例えば、非特許文献５参照。）簡単な例として、７組のタイプＣトークンＴ１，Ｔ２，Ｔ３，Ｔ４，Ｔ５，Ｔ６，Ｔ７を仮定する。図７の実行結果（隣り合う平面解析の実施）が、トークンＴ１及びＴ２を同一対象物として標識し、トークンＴ１とＴ３も同一対象物として標識したと仮定しよう。その上、結果はさらにトークンＴ４及びＴ５を同一対象物として標識し、またＴ５とＴ６も同一対象物として標識したことを示す。したがって、ユニオンファインドアルゴリズムの実行結果は、トークン｛Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３｝が単一対象物からなる画像内に第１群を形成し、トークン｛Ｔ４，Ｔ５，Ｔ６｝が単一対象物からなる画像内に第２群を形成し、さらにトークン｛Ｔ７｝が単一対象物からなる画像内に第３群を形成していることを示すだろう。群｛Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３｝、｛Ｔ４，Ｔ５，Ｔ６｝及び｛Ｔ７｝は、三つのタイプＢトークンを形成する。
【００６２】
タイプＢトークンを創り出すためにタイプＣトークンを用いるための、本発明にしたがう第３の例示的技術は、局所的トークン解析である。局所的トークンアプローチは、画像ファイル１８内に表示された場面のウィンドウ解析を用いることによって、タイプＣトークンを発生する。このようなトークンは、タイプＣｗトークンとして表示される。図８は、本発明の特徴構成にしたがい、局所的トークン解析技術を用いてタイプＣｗトークンを生じるためのフローチャートである。
【００６３】
ステップ４００では、ＣＰＵ１２は、固定したサイズのウィンドウ、例えば３３×３３ピクセル配列マスクを、画像にわたる予め選択した一連のスキャン位置上に設置する。ウィンドウは、正方形以外の形状であることができる。スキャン位置は、一定量だけ、例えば１／２ウィンドウサイズだけ互いにずれており、全体的には画像を全体的に覆うように配置される。各スキャン位置でピクセルのウィンドウ領域はタイプＣｗトークンを生じるが、各スキャン位置のウィンドウ内における全てのピクセルが、各スキャン位置で発生するタイプＣｗトークンになったわけではない。
【００６４】
各スキャン位置において（ステップ４０２）、ＣＰＵ１２は、ウィンドウ内のピクセルの関数として、一組の面の各々であって、それが各色チャンネルの強度（例えば、ＲＧＢ）に一致する一組の面の各々を適合させるように、及び、ウィンドウ内で色の開始点Ｉ０及び終点Ｉ１によって特徴づけられた、ＲＧＢスペース内のＲＧＢラインを適合させるように作動する。平面適合は、ウィンドウ内のピクセル強度の空間的表示をもたらし、線適合は、ウィンドウ内のピクセルのスペクトル的表示をもたらす。
【００６５】
平面適合に対し、面は次の式によって定義される：
R=XRn+YRm+ZR    G=XGn+YGm＋ZG    B=XBn+YBm+ZB
ここでパラメータ値X、Y、及びZは、上記したような最小二乗メジアン法、特異値分解のような最小二乗推定、RANSAC（例えば、非特許文献６参照）のようなロバスト推定、のような、数学的操作を実行することによって、ＣＰＵ１２によって決定される。
【００６６】
ＲＧＢラインフィットに対し、ラインは以下によって定義される：
I(r,g,b)＝I0(r,g,b) + t(I1(r,g,b) − I0(r,g,b))
ここで、パラメータｔは、０と１の間の値を有し、平面適合（平らなフィット）を見つけ出すために用いられ得る数学的技術を使ってＣＰＵ１２によって決定され得る。
【００６７】
各スキャン位置では、ステップ４０２の完了後、ＣＰＵ１２はステップ４０４において、各ウィンドウスキャン位置に相応する平面適合表示とＲＧＢ線表示の各々に関して、ウィンドウ内の各ピクセルを審査するように作動する。各ピクセルに対し、ＣＰＵ１２は、確立された面とＲＧＢ線の各々を基準とした、ピクセルに対するエラー係数を決定する。エラー係数は、平面適合又はＲＧＢ線適合のいずれかからの、その突出までのピクセルの絶対距離に関連している。エラー係数は、記録装置内に存在するノイズの関数であっても良いし、又はウィンドウ内の最大ＲＧＢ値の割合、例えば１％であっても良い。空間的面適合又はスペクトル的線適合のいずれかを基準とする、エラー係数内のいかなるピクセル距離も、各スキャン位置で発生したタイプＣｗトークンへのインリア（inlier）と標識される。ＣＰＵ１２も、各スキャン位置で発生したタイプＣｗトークンに対して全インリアピクセルのリストを記録する。
【００６８】
各スキャン位置では、ステップ４０４の完了後、ＣＰＵ１２は、ステップ４０６でウィンドウ内の各インリアピクセルにメンバーシップ値を割り当てるように作動する。メンバーシップ値は、平面適合又はＲＧＢ線適合のいずれかからのインリアピクセルの距離に基づき得る。本発明の一つの例示的な実施形態では、メンバーシップ値は、ピクセルに対するインリア状態を決定するために用いられる距離の逆数である。二番目の例示的な実施形態では、ゼロを中心として標準偏差を有するガウス分布が、インリアピクセルに対するメンバーシップ値を計算するために実行される。
【００６９】
一つのスキャン位置辺り一つずつタイプＣｗトークンを発生するために全てのスキャン位置が処理された後、ＣＰＵ１２はトークンデータリストをコンパイルして保存するように作動する（ステップ４０８）。上記トークンデータリストは二つのリストを有している。第１のリストは、画像ファイル１８内の全ピクセルと、各ピクセルに対する、インリアピクセルとして標識した各タイプＣｗトークンの表示と、相応するメンバーチップ値とを列挙する。第２のリストは、生じたタイプＣｗトークン全てと、各ピクセルに対しては各トークンのインリアピクセルの表示と、相応するメンバーシップ値とを列挙する。トークンデータリストをコンパイルして保存した後、ＣＰＵ１２はルーチンを出る（ステップ４１０）。
【００７０】
図９は、本発明の特徴構成にしたがい、局所的トークン解析技術によって発生したタイプＣｗトークンから、タイプＢトークンを構築するためのフローチャートである。ステップ４２０では、ＣＰＵ１２は、図８のルーチンの実施によって発生した隣り合って重なり合っているタイプＣｗトークンの、空間的平面寸法とスペクトル的ＲＧＢ線とのパラメータの類似度を計算する。重なり合い且つ隣り合うタイプＣｗトークンは、重なり合っている又は連続しているスキャン位置に相当するトークンとして定義され得る。類似度閾値が、比較されるべき二つの重なる合う又は隣り合うタイプＣｗトークンの、各空間的平面寸法とスペクトル的ＲＧＢ線間の差の割合として設定され得る。上記割合は、例えば、画像ファイル１８の場面を記録するために用いられるカメラ１４のノイズの関数であってもよい。類似度閾値内に算出した類似度を有する、全ての重なり合う又は隣り合うタイプＣｗトークン対がリストに載せられる。
【００７１】
ステップ４２２では、ＣＰＵ１２は、類似度閾値内に算出した類似度を有する、重なり合う又は隣り合うタイプＣｗトークン対のリストが、最小類似対に最も近い順に分類する。ステップ４２４では、ＣＰＵ１２は類似のトークン対を分類の順番に併合して、類似度毎に対を標識する。各併合されたトークン対は、タイプＢトークンと考えられるだろう。ステップ４２６では、ＣＰＵ１２はタイプＢトークンのリストを保存して、ルーチンを出る。
【００７２】
本発明の例示的な実施形態では、ＣＰＵ１２は、一つ以上の任意境界除去、隣接面トークン併合、及び局所的トークン解析技術のうち各々によって、及び／又は組み合わせによって別々に生じたタイプＢトークンのリストをコンパイルする。用いられる技術の組み合わせの決定は、画像のテクスチャリングによる遮蔽された特定の画像領域があるか否かということにある程度依存する。上記技術によって発生した各タイプＢトークンが、照度（光）条件変化下で単一の対象物を表示する傾向があるので、十分に重なり合うタイプＢトークンを併合することは、単一の対象物を含む画像のより広い範囲領域を表示し、且つタイプＡトークンの範囲に近づく、併合したタイプＢトークンを結果としてもたらす。十分に重なり合うというのは、特定のピクセル特性基準を満たすことによって定義することができ、例えば特定のピクセル特性基準とは以下のようなものである：
Ａ）二つのタイプＢトークンは、同様に少なくともｎ個のオリジナルのタイプＣトークンを有していること、例えばｎ＝１であること。
Ｂ）二つのタイプＢトークンは、同様に少なくともｎピクセルを有していること、例えばｎ＝２０であること。
Ｃ）二つのタイプＢトークンは、少なくともｎ％の重なり合いを有していること、すなわち、二つのタイプＢトークンのうち、第一番目内のピクセルの少なくともｎ％は、二つのタイプＢトークンのうち、第二番目内にも見られ、又はその逆であって、例えばｎ％＝１０％であること。
Ｄ）二つのタイプＢトークンのうち大きいほうの一つにも見られる、二つのタイプＢトークンのうち小さいほうの、一つのピクセルの割合が、予め先端した閾値、例えば１５％よりも高いこと。
Ｅ）予め選択された、基準Ａ）〜Ｄ）の組み合わせであること。
【００７３】
二つの十分に重なり合うタイプＢトークンの併合は、上記したユニオンファインドアルゴリズムの実施のような、数学的手法によって成し遂げることが可能である。上記基準を満たさない二つの重なり合うタイプＢトークンの場合には、二つのトークンの重なり合うピクセルは、二つのタイプＢトークンのうち大きいほうの一つと割り当てることが可能である。
【００７４】
本発明の特徴構成にしたがう、トークン発生と併合技術の実行の結果、場面内に表示された別個の対象物を表すトークンに、画像を精確に分割することができ、このようにして、画像のより成熟したコンピュータ処理のための、様々な照度（光、照明）条件によって引き起こされるかもしれない画像処理における不確かさの減少への基礎をもたらすのである。
【００７５】
上記明細書では、本発明を具体的で例示的な実施形態とその例を参照しながら記載した。しかし、以下の請求項内に記載した発明の広い精神及び範囲から逸脱することなく、それに対して様々な修正や変更が成され得るということが明らかである。明細書と図面は、したがって限定するという意味よりむしろ、模式的な手法とみなされるべきである。
【図１】
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【図２】
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【図３ａ】
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【図３ｂ】
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【図３ｃ】
0005409627.tif 000006
【図３ｄ】
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【図４】
0005409627.tif 000008
【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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